風電變槳電機參數(shù)對控制系統(tǒng)影響分析及改進辨識方法

李輝 謝翔杰 劉行中 姚然 柴兆森 夏桂森

摘?要：針對風電機組變槳電機參數(shù)變化和負載不確定等帶來變槳控制系統(tǒng)魯棒性差的問題，分析變槳電機參數(shù)對控制系統(tǒng)的影響并提出參數(shù)辨識改進方法。首先，基于變槳電機控制系統(tǒng)中的復合磁鏈估算模型，針對不同參數(shù)的變化對磁鏈估算影響不同的問題，利用頻率響應函數(shù)法（FRF）進行定量分析，獲取影響較大的參數(shù)。其次，基于模型參考自適應辨識方法（MRAS），將辨識初始值作為補償項，以克服電機轉(zhuǎn)速和負載轉(zhuǎn)矩變化對辨識結(jié)果的影響，建立轉(zhuǎn)子時間常數(shù)Tr的在線辨識改進模型，提出考慮參數(shù)辨識的風電機組變槳控制策略。最后，對風電機組變槳電機及其控制系統(tǒng)進行動態(tài)仿真和樣機實驗。結(jié)果表明，Tr對變槳電機控制系統(tǒng)的影響較為明顯，考慮在線辨識后的改進模型及控制策略具有更好的魯棒性。

關鍵詞：風力發(fā)電;變槳電機;矢量控制;參數(shù)辨識;模型參考自適應

中圖分類號：TM 34

文獻標志碼：A

文章編號：1007-449X（2019）07-0009-10

Abstract：Uncertainties of parameters and load in pitch motor may lead to low robustness of pitch control system.Therefore，influence of motor parameters on control system was analyzed and an improved parameter identification method was presented.Firstly，based on the complex flux estimator in pitch control system，impact of motor parameters on the flux estimator were analyzed using frequency response functions （FRF），which could derive the key parameter.Secondly，based on the model reference adaptive system （MRAS），the initial value of identification was regarded as the compensation term to weaken the effect of variable motor speeds and load torques on identification result，then the improved online identification of the rotor time constant Tr and pitch control strategy considering parameter identification in wind turbine system were presented.Finally，simulation and prototype test of pitch motor control system were carried out.The result validates that Tr has a prominent impact on the pitch control system，and the improved identification model and control strategy considering online identification would be more robust.

Keywords：wind power generation; pitch motor; vector control; parameter identification; model reference adaptive system

0?引?言

近年來，變槳距風力發(fā)電機組由于能夠有效利用風能并減少風力沖擊，提高系統(tǒng)運行的可靠性，已成為目前的主流機型[1-3]。電動變槳系統(tǒng)可采用直流、永磁同步、感應電機等實現(xiàn)驅(qū)動，其中直流電機由于換向器、電刷等結(jié)構帶來的低可靠性限制了其應用[4];永磁同步電機具有體積小、效率高、調(diào)速性能好等優(yōu)點，但其成本高，且高溫振動條件下永磁體存在退磁風險，可靠性較差;而三相感應電機因具有成本低、結(jié)構簡單可靠、轉(zhuǎn)矩大等優(yōu)點[5]，目前仍然廣泛應用于風電機組的變槳驅(qū)動中[6]。然而，風湍流、風剪切、塔影效應、偏航偏差等因素會使風電機組的葉輪產(chǎn)生不均衡載荷[7]，且變槳系統(tǒng)在輪轂中隨著葉片的旋轉(zhuǎn)而工作[8]，勢必會導致變槳電機負載轉(zhuǎn)矩的不確定性，此外，變槳電機在運行過程中由于內(nèi)部溫度變化和磁路飽和等因素的影響，參數(shù)也存在不確定性。轉(zhuǎn)矩和參數(shù)的不確定性將直接影響風電機組變槳控制的魯棒性。因此，研究變槳電機參數(shù)辨識，尋求適應變槳電機參數(shù)變化和負載轉(zhuǎn)矩不確定性的變槳控制策略對提高風電機組運行可靠性和穩(wěn)定性具有重要的現(xiàn)實意義。

針對系統(tǒng)參數(shù)變化以及風速隨機性等導致風電變槳控制系統(tǒng)魯棒性差的問題，國內(nèi)外學者提出了較多的控制策略[9-11]。文獻[10]基于滑?？刂评碚摚岢鲆环N降低風電機組載荷的多目標變槳距控制策略，可有效地抑制機械振動并對風電機組動力學模型的參數(shù)變化具有較好的魯棒性。文獻[11]提出了一種基于模糊邏輯的變槳控制策略并與PID控制方法進行對比，結(jié)果表明模糊邏輯控制可以適應變槳系統(tǒng)的非線性，使得風電機組的輸出功率保持平穩(wěn)。然而，從現(xiàn)有文獻對變槳距風電機組控制策略的研究來看，很少考慮到變槳電機參數(shù)變化對其控制性能的影響。針對感應電機轉(zhuǎn)子磁場定向矢量控制中參數(shù)變化的問題，已有眾多的辨識方法，其中模型參考自適應控制（model reference adaptive system，MRAS）因其易于實現(xiàn)、穩(wěn)定可靠而得到了廣泛地應用[12-15]。文獻[12]證明了基于無功功率的轉(zhuǎn)子電阻與轉(zhuǎn)速MRAS在線辨識模型的穩(wěn)定性，并建立了小信號模型分析定、轉(zhuǎn)子電阻對磁場定向的敏感性，但是未涉及如轉(zhuǎn)子時間常數(shù)等其他參數(shù)，也沒有考慮負載轉(zhuǎn)矩波動對辨識準確性的影響。文獻[14]利用Popov超穩(wěn)定性理論，分析了基于無功功率的MRAS轉(zhuǎn)子時間常數(shù)在線辨識方法的穩(wěn)定性，并研究了該辨識方法對所涉及電機參數(shù)的敏感性，但沒有考慮到電機轉(zhuǎn)速和負載轉(zhuǎn)矩變化對辨識準確性的影響。因此，現(xiàn)有文獻涉及的參數(shù)辨識方法是否適用于變槳電機的運行工況，還有待進一步研究，此外，也缺乏針對變槳電機參數(shù)辨識與變槳控制相結(jié)合的魯棒控制策略的研究。

基于此，考慮風電變槳電機參數(shù)變化和負載不確定性的影響，本文提出一種適應變槳電機運行工況的參數(shù)辨識改進方法及相應的變槳控制策略。首先，利用頻率響應函數(shù)法定量分析變槳電機不同參數(shù)的變化對控制系統(tǒng)中復合磁鏈估算的影響，獲取影響較為明顯的轉(zhuǎn)子時間常數(shù)Tr。其次，基于模型參考自適應方法，考慮電機轉(zhuǎn)速和負載轉(zhuǎn)矩變化的情況，以辨識初始值作為補償項，建立Tr在線辨識的改進模型并提出考慮參數(shù)辨識的風電機組變槳控制策略。最后，對變槳電機控制系統(tǒng)進行動態(tài)仿真和樣機實驗，驗證改進模型和控制策略的有效性。

1?變槳電機參數(shù)變化對磁鏈估算的影響

1.1?變槳電機控制系統(tǒng)簡介

以感應電機為例的風電變槳控制系統(tǒng)如圖1所示，其中控制環(huán)包括位置環(huán)、速度環(huán)、磁鏈環(huán)和電流環(huán)，脈沖占空比通過空間矢量脈寬調(diào)制（space vector pulse width modulation，SVPWM）計算得到，圖中符號的下標ref代表各物理量的參考值，d、q分別表示dq坐標系下的分量，α、β為αβ坐標系下的分量。符號γ表示槳距角，ωr為轉(zhuǎn)子的電角速度，|ψr |、θ分別為轉(zhuǎn)子磁鏈的幅值與相位，is、us分別為定子電流、電壓，Ta、Tb、Tc分別為逆變器abc相上橋臂開關器件的占空比，Vdc為直流母線電壓。

由圖1可知，磁鏈估算模塊輸出的|ψr|用于反饋跟蹤，θ用于坐標變換，因此磁鏈估算的準確性對矢量控制尤為重要。本文采用文獻[16]提出的磁鏈估算方法，利用電流模型與電壓模型所估算的磁鏈之差生成補償項，以保證在寬調(diào)速范圍內(nèi)轉(zhuǎn)子磁鏈的估算精度。圖1中磁鏈估算模塊的原理框圖如圖2所示，其中上標i和v分別表示電流模型和電壓模型中的物理量，|ψs|為定子磁鏈的幅值，ucom_αs、ucom_βs分別為生成的定子補償電壓在αβ坐標系下的分量，Rs為定子電阻。

由式（5）可知，Lm僅對磁鏈的幅值產(chǎn)生影響，且不隨ωs變化，僅與Lm變化的比值成正比;而Tr對幅值和相位均有影響，并與ωs有關。

頻率響應函數(shù)可以直觀地表征系統(tǒng)在給定頻率下的穩(wěn)態(tài)輸出與輸入的幅值和相位關系，適合于分析參數(shù)變化對磁鏈估算的影響，文獻[17]也利用此方法對磁鏈觀測器的參數(shù)靈敏度做出了分析，但僅僅考慮了參數(shù)變?yōu)?.5倍之后的影響。為了定量分析單一參數(shù)變化與磁鏈估算的關系，獲取影響較大的參數(shù)，將Tr和Lm的實際值分別變?yōu)楣浪阒档?～5倍，則實際磁鏈的幅值、相位與觀測值之差關于參數(shù)的變化倍數(shù)、轉(zhuǎn)差率s的關系如圖3所示，其中轉(zhuǎn)差率s=ωs/ωe。

由圖3可知，在參數(shù)變化相同倍數(shù)的情況下，當s>0.1時，Tr對幅值的影響與Lm相當，s在0.01附近時Tr對相位的影響最大。由于在達到給定槳距角之前，變槳電機會在高速狀態(tài)下運行，s一般在0.02左右;而達到槳距角之后，為了平衡負載轉(zhuǎn)矩，s為1。由此可見，就變槳電機運行工況而言，轉(zhuǎn)差率一般在0.02～1的范圍內(nèi)，即高速低速狀態(tài)均會出現(xiàn)，且大部分為低速運行的工況，因此Tr對電流模型所觀測出的磁鏈影響較為明顯。

1.3?參數(shù)變化對電壓模型磁鏈估算的影響

由式（12）、式（13）可知，Tr、Lm、Rs、Ls和Lr等參數(shù)對電壓模型所觀測出的磁鏈幅值與相位均有影響。但定轉(zhuǎn)子漏感相對Lm而言較小，可忽略其對Ls和Lr的影響，因此在考慮磁路飽和對電機電感的影響時，可認為Ls、Lr和Lm的變化基本相等[18]，僅分析Lm對磁鏈觀測的影響即可?；诖?，當實際的Tr、Lm和Rs分別變?yōu)楣浪阒档?～5倍時，實際磁鏈的幅值、相位與觀測值之差如圖4所示。

對比圖4（a）、圖4（b）可知，Tr與Rs對幅值的影響比Lm更大，而在圖4（a）中，隨著轉(zhuǎn)差率s的增大，即低速情況下Tr的影響更為顯著;就相位而言，由圖4（c）可知，僅在s=1附近的低速情況下，Lm的影響比Tr更為顯著，對比圖4（c）、圖4（d）可以看出，低速時，當參數(shù)變化超過4倍，Rs的影響最大，而在s=0.1左右，Tr對相位的影響較Lm和Rs更大。

在圖2所示的變槳電機磁鏈估算模型中，選擇適當?shù)腜I參數(shù)可以使電流模型在低速時占主導，電壓模型則主要在高速時起作用。因此，綜合考慮變槳電機全速范圍內(nèi)的運行工況，對變槳電機磁鏈估算影響較為明顯的參數(shù)主要是Tr。本文以Tr的在線辨識模型及控制策略開展研究。

2?轉(zhuǎn)子時間常數(shù)在線辨識的改進模型

2.1?考慮初始值作為補償項的辨識改進模型

利用Popov超穩(wěn)定性定律推導自適應律，與轉(zhuǎn)速估計[19]類似，以式（7）所示電壓模型為參考模型，式（2）所示電流模型為可調(diào)模型，上標*表示標幺值，～表示可調(diào)模型，取比例加積分的自適應律為

在常規(guī)的MRAS模型中，辨識初始值一般取為額定值。由于轉(zhuǎn)子磁場定向?qū)崿F(xiàn)了解耦控制[5]，隨著變槳電機負載轉(zhuǎn)矩的變化，參考模型計算的磁鏈會隨之改變，轉(zhuǎn)速的變化也會使電流模型的計算產(chǎn)生偏差，由此可知，若初始值仍保持不變，則會導致由式（14）辨識出的Tr變化。因此，在變槳電機轉(zhuǎn)速與負載轉(zhuǎn)矩不確定的情況下，僅將T～r（0）當作常數(shù)可能使辨識結(jié)果存在較大誤差。為此，本文考慮將T～r（0）作為補償項。

在兩相同步旋轉(zhuǎn)的dq軸系下有[5]

由于實際的控制系統(tǒng)均為離散系統(tǒng)，利用k-1時刻的數(shù)據(jù)計算k時刻的Tr，式（15）可以表示為

2.2?不同轉(zhuǎn)速和負載轉(zhuǎn)矩下的仿真對比驗證

為了驗證Tr辨識改進模型的有效性，本文對變槳電機在不同轉(zhuǎn)速、不同負載轉(zhuǎn)矩下的辨識效果進行仿真，并將結(jié)果與未改進的方法進行比較，仿真中變槳電機參數(shù)如表1所示，上一節(jié)分析參數(shù)變化對磁鏈估算的影響也是基于表1中的參數(shù)。

仿真中分別給定轉(zhuǎn)速為0.97pu、0.5pu和0.2pu，負載轉(zhuǎn)矩為額定值36 N·m，t=1 s時MRAS辨識模型開始作用，變槳電機Tr初始值為0.155 s，t=3 s時變?yōu)?.310 s，改進前后的辨識結(jié)果對比如圖6所示。

對比圖6（a）～圖6 （c）可知，高速時改進前后的結(jié)果差別不大，但隨著轉(zhuǎn)速的降低，改進后的辨識精度有所提升。改進前后辨識結(jié)果的相對誤差如表2所示。

由表2中的誤差對比可知，改進后的辨識模型能夠更好地適應電機參數(shù)和轉(zhuǎn)速的變化。

考慮變槳電機的負載具有不確定性，在轉(zhuǎn)速為0.2pu的情況下模擬負載轉(zhuǎn)矩的變化，t=2 s時轉(zhuǎn)矩突增為50 N·m，4 s時變?yōu)轭~定值36 N·m，改進前后的辨識結(jié)果如圖7所示。

由圖7可知，改進辨識模型可較好地抑制Tr隨負載變化的波動，轉(zhuǎn)矩為50 N·m時改進前后的辨識誤差對比如表3所示。

由表3可知，轉(zhuǎn)矩變化后，改進方法仍然能夠準確辨識出實際的Tr。因此，改進的辨識模型可以更好地適應變槳電機負載的不確定性。

2.3?樣機實驗驗證

圖8所示為本文所用實驗平臺，其中控制算法采用TI公司的TMS320F28335 DSP芯片實現(xiàn)，PWM開關頻率為10 kHz，電流環(huán)、速度環(huán)的控制周期分別為100 μs和1 ms。以直流電機作為負載，可通過調(diào)節(jié)其勵磁以及電樞電流來改變轉(zhuǎn)矩。由于實驗條件限制，采用的感應電機為小功率電機，具體參數(shù)見表4，其中轉(zhuǎn)子時間常數(shù)的額定值約為0.107 s。需要說明的是，前面所提的參數(shù)辨識改進方法并非針對特定的感應電機而言，因此，采用小功率電機并不影響參數(shù)辨識及控制的效果，實驗結(jié)果也可與仿真相對應，進而驗證理論的正確性。

由于變槳電機的Tr對控制系統(tǒng)的影響主要體現(xiàn)在低速段。因此在實驗中給定轉(zhuǎn)速0.2pu，提取1.6 s時間內(nèi)的實驗數(shù)據(jù)，其中0～0.8 s時負載為額定值，0.8～1.6 s時負載變?yōu)?.5倍額定值，得出加入改進、未改進辨識模型以及未加辨識3種情況下的效果如圖9所示。

由圖9（a）可知，未加辨識環(huán)節(jié)時，轉(zhuǎn)速存在較大的振蕩，且轉(zhuǎn)矩增大后速度無法控制在0.2pu;加入未改進的辨識模型，負載轉(zhuǎn)矩增大后轉(zhuǎn)速控制效果仍不理想;改進的辨識模型可以使轉(zhuǎn)速控制較好地適應負載轉(zhuǎn)矩變化的情況。加入改進、未改進辨識模型以及未加辨識3種情況下轉(zhuǎn)速控制的相對誤差如表5所示，由此可知改進的辨識模型可以適應負載轉(zhuǎn)矩的變化，使轉(zhuǎn)速控制達到較好的效果。

圖9（b）表明在感應電機的運行過程中，溫度升高、磁路飽和等現(xiàn)象會使Tr相比額定值0.107 s發(fā)生一定的變化，改進的辨識模型能更準確地辨識出Tr的變化，使得整個變槳系統(tǒng)在受到參數(shù)和負載轉(zhuǎn)矩變化后仍然能達到良好的控制效果。

3?考慮參數(shù)辨識的變槳控制策略

3.1?考慮轉(zhuǎn)子時間常數(shù)辨識的變槳控制策略

將圖5所示的改進辨識模型加入到圖1的變槳電機控制系統(tǒng)中，構成如圖10所示的考慮參數(shù)辨識后的風電變槳電機控制策略。其中辨識模塊的輸入為變槳電機定子電壓uαs、uβs，定子電流iαs、iβs、ids、iqs，同步轉(zhuǎn)速ωe以及轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速ωr;輸出的Tr作為磁鏈估算模塊的輸入，實時修正其中的參數(shù)Tr，使得估算出的磁鏈更加精確，有利于提高整個變槳系統(tǒng)的魯棒性。

3.2?電機參數(shù)變化對變槳性能影響仿真

考慮到變槳電機負載轉(zhuǎn)矩的不確定性，仿真初始在額定負載轉(zhuǎn)矩下工作，4 s時突增為50 N·m，仿真時間設定為8 s。若不加入Tr辨識環(huán)節(jié)，在系統(tǒng)參數(shù)均為初始值和變槳電機Tr改為0.310 s 2種情況下，仿真得到變槳系統(tǒng)位置環(huán)與速度環(huán)的控制效果對比如圖11所示。

從圖11可以看出，將Tr改為初始值2倍后，電機在低速時帶動50 N·m的負載轉(zhuǎn)矩會出現(xiàn)轉(zhuǎn)速振蕩，導致位置環(huán)的控制出現(xiàn)一定波動與偏差，驗證了感應電機轉(zhuǎn)子磁場定向矢量控制系統(tǒng)對Tr的變化具有敏感性。加入未改進Tr辨識環(huán)節(jié)，由圖6、圖7的仿真結(jié)果可知，當Tr和負載轉(zhuǎn)矩變化后，辨識結(jié)果仍然不準確，其控制效果與圖11類似。而加入改進Tr辨識環(huán)節(jié)后，控制和辨識效果如圖12所示。

由圖12可知，變槳電機的Tr改變后，改進的辨識環(huán)節(jié)能夠在電機轉(zhuǎn)速及負載變化時精確得出Tr的實際值，以此作為磁鏈估算模塊的輸入，實時地修正輸出磁鏈的幅值和相角，可以使風電變槳控制系統(tǒng)對電機Tr變化的敏感度降低，魯棒性增強。

4?結(jié)?論

針對風電變槳電機參數(shù)變化和負載不確定性導致控制系統(tǒng)魯棒性差的問題，提出了一種變槳電機參數(shù)辨識改進模型及其變槳控制策略。通過仿真和樣機實驗等驗證了本文所提方法的有效性。主要結(jié)論有：

1）對磁鏈估算模型的理論分析與變槳電機控制策略的仿真分析表明，影響變槳系統(tǒng)性能的主要參數(shù)是變槳電機的轉(zhuǎn)子時間常數(shù)Tr;

2）無論是變槳電機參數(shù)、轉(zhuǎn)速還是負載轉(zhuǎn)矩的變化，本文提出的Tr在線辨識改進模型都能夠較準確地跟蹤實際參數(shù)，使得電機的轉(zhuǎn)速控制更有效。

3）考慮參數(shù)辨識后的變槳電機控制策略能夠在一定程度上抑制變槳電機在低速時轉(zhuǎn)速的振蕩，提高整個變槳系統(tǒng)控制的魯棒性。

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（編輯：邱赫男）